      一般論文

二段階クラスタリングを単語重み付与に応用した人名曖昧性解消              あげる（クラスタリングする）タスクであり、近年、人名曖昧       !" が開催されるなど活発に研究が行われている。
この問題には、特に人名クエリと共起する固有名詞に着目した手法が効果を発揮することが明らかになっている #"。固有名詞の性解消に関する国際ワークショップ

利用によって、高い精度で同一人物を判定できる半面、こうした固有名詞は、必ずしも文書に出現するとは限らず、網羅性という池田 雅紀 佐藤 一誠 吉田 稔
小野 真吾 中川 裕志 Ý        

面で限界がある。
網羅性を上げるためには、文書類似度に対する（まとめるか否かを判定する）閾値を下げる、という方法があるが、この場合、
通常は、精度が犠牲となる。また、その他の方策として、固有名    

詞以外の一般の単語（名詞）を用いる方法が挙げられるが、一般の単語は、人物との関連性が高い単語ばかりではないため、これらを手掛かりとすることによって、関連のない人物どうしを結びつけてしまうミスが発生しやすくなる。

 検索結果における人名曖昧性解消問題を対象

本稿では、これに対し本研究では、一般の単語のうち、有用な単語に高い重みを与え、手掛かりとして用いる手法を提案する。そのためとした新たなクラスタリング手法を提案する。提案手法では、固に、まず、固有名詞等の有用な特徴量を用いた、第一段階クラス

有名詞等の「強い素性」を利用してクラスタリングを行ったあタ（クラスタ＝文書のまとまり）を生成し、これら第一段階クラと、そのクラスタリング結果を利用して単語等の「弱い素性」にスタの結果を利用し、クラスタの重みを単語に伝播させること

重み付けを行ない、クラスタの再構成に役立てるという二段階ク

で、一般の単語に重みを付与する。この重みづけされた単語を用

ラスタリングを行う。公式データセットを使った実験の結果、提い第二段階クラスタを生成する。このため、提案手法を、二段階案手法は、比較対象の手法と比べ、同等か高い性能を示すことをクラスタリング法と呼ぶ。これにより、例えば、野球選手とコン確認した。

ピュータ科学者が同姓同名だった場合に、「ホームラン」や「ボール」、あるいは「メモリ」や「アルゴリズム」といった単語を重          

 

  !   







 

 

&

"!

された手がかりを用いてもとの集合を拡張する」手順として捉え 


 

 



 

    




   

ることができる。このような手順を実現する手法として、自然言    

 

この二段階クラスタリングは、「入力として初期集合のみが与       

みの高い単語として人物の判定に利用することが可能になる。

     

       

えられたとき、その集合に特徴的な手がかり表現を獲得し、獲得   
 



               













 語処理の分野でブートストラップ法と呼ばれる手法が提案されている。典型的には、ブートストラップ法は、入力として、シードと呼ばれる、元となるインスタンスの集合（例えば、「映画の題   名」の集合）をとる。アルゴリズムは、インスタンスを抽出する

 



ためのパターン（この場合、映画の題名と共起しやすい言語パ # $% ターン）の集合を、「多くのインスタンスと共起するパターンは   # ' '         '()   '(*& 

良いパターンである」という考えに基づき、共起するインスタン 

スのスコアをもとに獲得する。それに続き、今度は逆に新たなイ
ンスタンスの集合を、「多くのパターンと共起するインスタンス

は良いインスタンスである」という考え方に基づき、（上記で獲はじめに

 検索において、人名曖昧性解消とは、人名による検索の際に、同名であるが違う実体を指すページを自動的にまとめ                                

正会員 東京大学
 東京大学 東京大学 学生会員 東京大学
東京大学得された）パターンのスコアをもとに、獲得する。これは、インスタンスからパターンへのスコア伝播と、それに続くパターンからインスタンスへのスコア逆伝播の手順として捉えることができ、提案手法では、このスコア伝播手法を人物クラスタリングに応用する。すなわち、この場合、インスタンスは文書に、パターンは単語素性に、シードは第一段階で得られたクラスタにそれぞれ対応する。アルゴリズムを通じて、有用な単語（素性）に高い重み（信頼度）が与えられ、そうでない単語の重みは低くなる。
その後、得られた単語の重みから、新たに文書の重みが求まる。

日本データベース学会論文誌  
年月      一般論文
この信頼度計算をクラスタ毎に行う（各クラスタに対する単語・関係を検索エンジンのヒット数をもとに計算し、文書類似度を測

文書の重みを求める）ことにより、文書の各クラスタへの帰属度定する手法を提案し、極めて高い精度を達成しているが、検索エ（重み）が求まり、集合が拡張され、新たなクラスタリング結果

ンジンへの大量のアクセス（毎回約四万回）を必要とするため、を得ることができる。ただし、一般的にブートストラップ法におリアルタイムに検索結果をクラスタリングする用途には不向きでいては、上記手順を複数回行いインスタンス集合を順次拡張してある（論文では「検索エンジンサーバ上での利用に使うべき」といくが、本提案手法では、シード集合（初期集合）がインスタンス抽出の問題設定に比べて大きいこともあり、後述の通り、実際にはこの反復を一回とする。このため、提案手法は、ブートスト
ラップ法の反復一回分、すなわち、「文書クラスタから素性クラ%  ら *" は、１パスクラスタリング手法と のトップシ
ステムと同等の性能を実現している。彼らのアイデアは、検索結果中の各文書の順位まで利用することと、 +/)0 の文書構造を述べられている。）

ベクトル空間モデルという単純な手法を用い、スタへの重みの伝播」および、「素性クラスタから文書クラスタ

用いて有用な部分ページを抜き出すことである。我々の手法は、への重みの逆伝播」を一回ずつ行う、重み伝播アルゴリズムと言

一般的な文書クラスタリングの設定のものであるため、彼らの手える。我々は、ブートストラップ法の一つとして近年提案された法を併用することで、より高い精度を得られると考えられ、今後  アルゴリズムの課題として考えている。

$#" を用い、これを人名曖昧性解消に用

また、二段階クラスタリング手法として過去に提案されたもの

いる手法を提案する。

  ら 1" は、情報ボ
 関連研究
トルネック法に基づく、ダブルクラスタリングを提案している。
% ら &" は、単語出現頻度に基づくベクトル空間モデル 具体的には、「文書クラスタの情報を最大限保持する」ように単語をクラスタリングし、得られた単語クラスタを新たに素性としによる手法を提案した。' ら $(" は、単語に加えて、情報て用いることで、再び文書をクラスタリングするというもので抽出ツールにより抽出された情報も素性として用いた。また、)$*" らの手法では、人物に関するプロフィール情報を抽 ある。この手法は文書クラスタリング一般を扱っており、人名曖昧性解消には（「はじめに」で述べた通り、）単純な単語頻度や出し利用している。これらの研究では、人工的な小規模データ/2342を用いることが難しいため、そのまま本手法を用いるこ
セットにのみ実験を行っており、実際の  ページに適用可能とは難しい。二段階クラスタリング手法は、我々のものも含めてかどうかは不明である。これに対し、  ら " の提案した
+ は、サーチエンジンの検索結果を対象としているが、  において二つ提案されているが、 $"$1" どちらも一般的な単語素性は用いていない。
そのアルゴリズムは、英語の人名に特化しており、特にミドル
一方、0 ら $&" は、第一段階クラスタから、各クラスタにネームを手掛かりとして用いているため、我々の問題設定とは若としては、以下のものが挙げられる。

干の違いがある。
少し異なるアプローチとしては、

特徴的な素性（単語、単語ペアおよび固有名詞）を抽出し、抽出%  ら ," による、 された素性を用いて（各文書で、どのクラスタの素性が多いかの のリンク構造を利用したアルゴリズムがあるが、既知のソーシャルネットワーク上の人物を対象としており、これも我々の問題設定（「サーチエンジンを経由した一般の人名曖昧性解

頻度比較を行って）第二段階においてクラスタを再構築するという、我々の手法と近いクラスタリング手法を提案している。我々

0 らの二段階クラスタリングの考え方を、ブー
また、この手法では、全ての素性を同等に扱っているが、 の手法は、この消」）とは異なっている。

トストラップ法の枠組みで実現したものと捉えることもできる。

を文書類似度の測定に用いている。彼らはクラスタからのキーの多くのシステムにおいては、固有名詞と単語素性をそのまま同

ワード再抽出も提案しているが、再抽出されたキーワードを文書時に用いても、固有名詞だけ用いた場合と比べてそれほど精度がクラスタリングに利用することは行っていない。

向上しないと報告されている。これに対し、提案手法のモデル%   ら (" の手法では、文書から抽出されたキーワード% ら -" は、   から教師付き学習のための素性を抽出し、曖昧性解消に用いることを提案している。  は、第一段階と第二段階の素性を別々にすることで、単語素性とその他の素性の間の階層を導入している。日本語を対象とした人

$" の二段階クラスタリング手法がのような外部リソースを用いることは興味深い方向性であるが、名曖昧性解消では、片岡ら特に有名でない人物までターゲットとするわれわれの問題設定にあるが、単語等の「弱い素性」については扱っていない。

"!" と呼ばれる評価 

は、外部リソースの利用は向いていないと考えられる。
人名曖昧性解消に関して、近年、第一段階クラスタリング

型ワークショップが開催された。参加チームの手法は、概ね上記

本節と次節において、提案する二段階クラスタリング法を説の手法のいずれかに当てはまるものであり、形態素解析および固明する。本稿では、文書から、その文書の特徴量として抽出さ有名詞抽出の結果を用いて文書間類似度を計算し、一般的なクラ

560、そして単語が用いられる。提案手法では、素性を強い素性（固有名詞、複合語、560）と弱い素性（単語）に区別する。

スタリング手法を用いて文書をまとめるというものであった。

 データセットを用いた研究もいくつか報告されている。 .  ら $$" は、人名や組織名の共起
また、参加チーム以外でれる文字列を、素性と呼ぶ。素性としては、固有名詞、複合語、

前者は後者に比べ強い分類能力がある（すなわち、人物を特定す

日本データベース学会論文誌  
年月      一般論文
る能力が強い）と仮定する。提案手法では、まず強い素性のみを以上で定義される複数の類似度から、最終的な文書同士の用いてクラスタリングを行い（「第一段階クラスタリング」）、そ

類似度を定義するが、まず、固有名詞に関しては、「人名によの結果を利用して弱い素性を重みづけし、クラスタに属さなかっる類似度」「地名による類似度」「組織名による類似度」を、そた文書のうち、各クラスタに併合できる文書を見つけ、新たに各れぞれ係数 クラスタに加える。（「第二段階クラスタリング」）。

合わせることにより固有名詞全体での類似度を得る。（ただし本節では第一段階クラスタリングについて詳説し、次節において第二段階クラスタリングについて述べる。

文書の前処理として、 +/)0 からテキストへの変換ツール
7 および文の切り分けツール を用い、各 +/)0 文書を、テ
キストファイル（文のリスト）に変換する。その後、クエリ周辺の文字列を取得 し、各文字列を /  /
による形態素解析および、 8 '96 による固有名詞抽出にかける。その結果を利用し、最終的に人名、地名、組織名、560、単語を各文
>  >  : $。また、これらの値は、 $ 訓練デー
: 1(-  : 1$,   : 11,と設定されている。）さらに、こうして計算された「固有名詞による類似度」「複合名詞による類似度」「560 による類似度」に
タ による調整を経て、

関して、最大値をとることで文書の類似度と定義する 。



書の素性として得る。
前処理された文書に対し、強い素性を利用して、精度の高い

これらの文書間類似度をもとに、文書のクラスタリング（纏め上げ）を行う。クラスタリングには、一般的な手法である「群間平均法による階層クラスタリング」を用いた。

（間違いの少ない）クラスタを生成する。この際、先行研究で用560」も利用する。複合名詞は、ある専門分野の特徴的な概念を表していることが多い。また、560 は、その人物に関連する  ペー
いられていた「固有名詞」のほかに、「複合名詞」と「  で重み付けした線形補間により組み

第二段階クラスタリング

第二段階クラスタリングでは、第一段階で得られたクラスタを改良することを目指し、クラスタの拡張を行う。そのための手法として、近年自然言語処理（情報抽出）の研究で提案されている

9  アルゴリズム $#" を採用する。9  は、最初ジを表現しているということで、人物の特定能力が高いと考えらにある名詞集合（あるいは名詞ペアの集合）が与えられると、それる。

れが出現しやすい言語的パターンを発見し、そのパターンをもと固有名詞としては、人名のほか、組織名と地名も用いる。ただし、これらのうち、一般的な（一般の文書に高い頻度で現れる）
ものは使用しない。これは、例えば「中央区」のような、どこにでも現れる地名を使用することによるミスを防ぐためである。また、複合名詞の利用の際には、専門用語抽出アルゴリズム「言選に類似する名詞（名詞ペア）を新しく獲得するという、ブートス. ら $!" は、
9  アルゴリズムの理論的解析を行い、アルゴリズムを行
列計算で表現した。本稿でもその表現に倣い、アルゴリズムを行
列により  :   ) )  と表現する 。ここで、) はトラップ法と呼ばれる手法の一種である。



」$," を利用し、複合名詞のスコア付けを行っている。この インスタンスとパターンの関係の強さを表す行列、 は各インス
 を超えた複合名詞のみを使用する。
タンスの重みを表すベクトルである。アルゴリズムは、与えられ560 としては、+/)0 の タグで囲まれた部分のほか、対 た名詞集合（クラスタ）を表すベクトル  （各インスタンス
象の  文書の 560 そのものも使用する。また、組織名・地名が、クラスタに含まれていれば $、そうでなければ 1）を用意し、と同様、あまりにも  上での頻度が高い 560 は使用しない。
これに ) ) 、さらに正規化のための値   を乗算すること
こ れ ら の 特 徴 量 を 利 用 し 、特 徴 量 毎 に 、文 書 と 文により  を更新する。
書 の 類 似 度 を 、オ ー バ ー ラップ 係 数     :我々は、この 9  における名詞を文書、パターンを素性  

スコアが閾値  

 

  
    

で定義する。ただし、 と  は、そ（単語）と考え、人名曖昧性解消の問題に適用する。初期ベクト と  における特徴（固有名詞など）の集合でルは、（第一段階クラスタリングの結果得られる）クラスタ毎にある。基本的にはオーバーラップ係数の値をそのまま類似度定義される。すなわち、クラスタ数と同じ数の初期ベクトルが用れぞれ文書

   ）として採用するが、  と  の間に直接リンクが 意され、それぞれに上記の更新を行っていく。複数ベクトルの更あるときの「560 による類似度」は $ とする。また、 新を同時に行うため、ベクトル  のかわりに行列 6 を用いる。6は、分母が小さくなりすぎることを防ぐためのパラメータであの各列が各クラスタに対応するベクトルとなる。

り、現在は 
 : & としている。
具体的には、6 :  （ここで、 は、文書 とクラ ;<<   < 7 <
 ;<<   < <テストデータとは別に提供されており、&# の人名を含む。
前後 *1 語 $11 語 11 語 文書すべての４種類を試し、予備最大値をとるのは、強い素性が単体でも人物を特定できる能実験で成績の良かったパラメータ（複合語は $11 語以内、固有力があり、半面、文書中に存在しない場合がある（その場合、名詞は文書すべて）を利用。
類似度が 1 になってしまう）ため、各類似度の ?6 を取るよ
 ;<<     <  <  7</ / <うな計算が必要であることによる。
これは、彼らがと呼ぶ、パターンやイン ;<<   8  <8  <=62'96  
オーバーラップ係数は、  文書間にサイズのばらつきがあ
スタンスのフィルタリングを省略したバージョンであり、本稿ることを考慮し、「大きい文書が小さい文書の内容を包含してで用いるブートストラップ法はこの  @ 9  であ

（



















いる」という場合にも高いスコアが与えられるよう採用した。

    る。

日本データベース学会論文誌  
年月      一般論文
スタ  の関連の強さ。 は後述の繰り返しの際の添字。）を定+

義する。これに加え、 番目の素性と  番目の文書の関係の強さ( ), 素性 文書行列  を本文中の式に従って定義する。

  要素に持つ行列  、および素性クラスタ行列
6 :  を定義する。 は、9  の定義式と同様に、( *,



自己相互情報量に従って以下のように定義されている。



6 :  6    1( -,6:   6を表す値を ) 第二段階クラスタリング



 

 







$ で繰り返し    $( ., 新たなクラスタ  を定義

8








 " : 1
     
（ただし、7 : 7 "   ）アルゴ は、 : を満たすもの）へ所属させることで、最終的なク
リズムは、6 と 6 を、 および   を掛けることにより交ラスタリング結果  を得て、出力とする。なお、A   
$ に示されている通り、  と ! は、複数回繰り返すことが可
互に更新していく。
 



















 



能であるが、後述の実験では、二回以上の反復は効果が無いという結果となった。





実験
実験設定

 データセットを用いて行った。  は、人
主要なタスクとしている。11( 年に開催された $" では$, チーム、11# 年に開催された !" では $( チームが参加した。 $ テストセット は !1 個の名前で構成され、名前毎に $11 個の  文書と、その人手による正解クラスタリン
グ結果が提供される。  テストセット は、同じく !1 個の名前で構成され、名前毎に $*1 個の  文書および正解クラ実験は、名検索に関する評価型ワークショップであり、人名曖昧性解消を

図

提案手法の概念図$ に、この行列積計算の意味を説明する。ここで、文書  スタリング結果が提供されている。
二段階クラスタリングの比較評価のため、異なる二種類のベーが素性  を持てば、 と  がエッジで結ばれている。
（行列でスラインを用いた。一つはトピック推定法 $-" であり、弱い素性は、素性文書行列  の要素  がゼロでない状態を示す。）図（単語素性）を利用する。各文書に対応する潜在トピックを求め、が同一のクラスタに入っており、こ中では、文書二つの文書の潜在トピック（その文書に対して確率最大となるトのことは、行列表現では、  :   :   :   : $ （クラピック）が一致した場合、その文書どうしをまとめる。もう一つ
スタ番号を  とする）として表現される。このようなクラスタ情はキーワード抽出法 $1" であり、第一段階で出力された各クラ報は、文書素性行列  を通して、素性クラスタ行列 6 に伝スタから、（クラスタ内文書を一つの大きな文書と見なすことに播する。すなわち、文書クラスタ行列 6 に行列  を掛けるこよって）複合語を抽出し、クラスタ再構成に用いる手法である。
とで、素性クラスタ行列 6 が得られる。この素性クラスタ
第二段階クラスタリングの素性としては、単語素性（ユニグラ行列では、 番目のクラスタに強く関連する素性は、 列目に高ム）のほか、二単語の連接（バイグラム）についても実験を行っい値（重み）を持つことになる。その後、今度は素性クラスタ
た。このとき、事前に設定したストップワードリストに含まれる
行列 6 に文書素性行列（の転置） 掛けて、新たな文書ク
単語は除いた。各素性の重みは、/2342 により設定する。342
ラスタ行列 6 を得る。これは、素性クラスタの関連度情報を値の計算には、  $/ *  を利用した。クラスタリング
逆に各文書に伝播させることに相当する。
のための閾値  は、 $ と  を交互に用いて決定
アルゴリズムの流れは、A    $ に示す通りになる。入した。（すなわち、例えば  での実験では、パラメータは力として与えられるのは、第一段階クラスタリングによって得
$ のデータを訓練データとして用い決定した。）
られたクラスタを初期クラスタ集合である。これに基づき
 の公式評価尺度としては、 $ で提案された  なら文書クラスタ関連度行列の初期値 6 を定義し（ 3B     3 と、その欠点を克服するために
 : $、それ以外なら 1）、どのクラスタにも属していない文書

で提案された 7   %=   %9（より正確には、サイズ $ のクラスタを形成する文書）の所属を
このアルゴリズムで決定する。    で文書から素性へ、    <<$  <
! で素性から文書への重み伝播計算を行い、最終的に得られた  ;<<
;<<  <<  <文書クラスタ行列から、   & において、各文書 を、関連度 ;<<    <=  <=  9  C を最大化させるクラスタ （のうち、 
 また   3 :04=11,/$!
図









































¼



 







 

日本データベース学会論文誌  
年月      一般論文
表

%9 %96







 
 

 
 
 
 

 
 

 

 3



2



1 -&
1 -
1 -$
1 -
1 ,(
1 ,1 ,1 (#

1 (! /00 1 - 1 (! 1 (,1 (, /00 1 -& 1 (! 1 ((1 (! 1 (, 1 ( 1 - 1 (*1 (, /00 1 -! 1 ( 1 (,
1 -$ 1 ($ 1 ( 1 -- /01
1 (! 1 ,- 1 (* 1 -1 1 ((
1 ($ 1 ,( 1 (! 1 - 1 ((1 *1 1 *- 1 -$ 1 ,1 1 ,#データセットでの結果




2

1 #
1 -(
1 #&
1 -#
1 -(

 データセットにおいて高い 2 値を達成した理由と データセットが、第一段階クラスタリングが高い精度を達成できるような性質を持っていたことが考えられる。
$ データセットにおいては、そのような性質が弱かったと思われるが、その場合でも性能（2 値）は悪化しないという結果となった。
提案手法は、%9%96 の 2 値において $ のトップシ
ステムを上回り、3 の 2 値においてもトップ ! に次ぐ値を達成している。（ただし、$$" による大量の  検索を用いる
手法には劣っている。） 3 の 2 値で若干トップ ! に劣った結果となったが、これは、 $ のシステムが 3 の尺度に対し最適化されているのに対し、提案手法は  に準拠した%9%96 尺度に対しパラメータ学習等を行っていることが理由ではないかと推察される。D=. F は  に参加して 位となったアルゴリズムであるが、  のデータに対して、提案手法 D6??94F は =. を 1 1& ポイント上回った。
これは、  のトップシステムを上回る結果である。
単語連接（ ）を素性として用いた場合についても実験したが、第一段階のクラスタから変化せず、 2 値の改善は見られなかった。一般的に、  素性は疎（同一素性が  回以上登
法が

しては、

データセットでの結果 データセットでの結果

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1 (# 1 - 1 #$ 1 -, 1 --

場しづらい）であり、提案手法のような「弱い素性の登場頻度を7   %= 6 %96 があり、現在では後者が公式

統計的手法で利用する」手法や、本研究のような比較的小規模のデータセットに対するクラスタリングタスクにおいては有効に働$ ）を用いた評価尺度として採用されているが、ここでは両者ともに用いた結かなかったものと思われる。また、単語素性（果を報告する。それぞれの詳しい定義については、誌面の都合上場合に、反復回数を増やした実験も行ったが、精度が著しく悪化

文献

し、全体の

2 値も悪化した。 回以降の反復は、弱い素性による

 $" に譲るが、 %9 が一般的な定義による精度に、3%96 が一般的な再現率に相当する。2 値は、精度と再現率の調和平均であり、システムの総合的な良さの指標として用いられる。（2 が %9 と %96 による 2 値、2 が  と 3 による 2文書どうしの結びつきが強化され、本来弱い結びつきしか無かっ値。）

減衰係数と共に行うための、

これは、トピック法では、提案手法のような「トピック特有の単間のクラスタを得る手法を開発することも考えている。

た文書同士が同一のクラスタに入ってしまうためであると思われ$!" において提案されている、  回以上の反復をG ' カーネルや E 0  を用いた手法も試したが、改善は見られなかった。こ 結果の結果と、上記の  : $（反復回数 $ 回）が  :  ! よりも高表 $ に、両データセットによる結果を示す。D?63E3'A0F
い 2 値を示したという結果は、ブートストラップ法による重みが第一段階クラスタリングのみを用いた場合、 D=. F がキーの伝播は一回（文書クラスタから素性クラスタへの伝播および素ワード抽出法による第二段階クラスタリング、D/?3=F がト
性クラスタから文書クラスタへの逆伝播）で十分であり、それ以ピック推定法による第二段階クラスタリング、そして D6?
?94F が提案手法となる。（反復回数は一回、素性は $  上の反復は過剰な重みの伝播につながり、精度を悪化させてしまうということが示唆されていると考えられる。
を使用。その他の条件については後述。） $ 参加システムの %9 %96 値は $" より引用した。 $ におけるトップシ まとめと今後の課題
ステムの手法は、固有名詞素性を主に用い、 +A=階層併合型ク
ラスタリング によりクラスタリングを行っている。
人名曖昧性解消問題において、固有名詞等の「強い素性」と単 データセットにおいて、=. （キーワード抽出法） 語等の「弱い素性」を効率的に併用するための二段階クラスタリ
は、?63E3'A0 を上回る 2 値を達成したが、 $ データ
ングを提案した。実験の結果、提案手法は、 $ データセッ
セットにおいては改善しなかった。トピック法 /?3= を用いトにおいては 2 値の改善につながらなかったが、  デー
た結果も、  では改善したが、 $ では逆に 2 値はタセットにおいて大きく 2 値を改善させることがわかった。今後悪化した。提案手法も $ では改善が見られなかったが、の課題としては、より多種多様なデータによる実験や、ノイズを での結果は、%= の 2 値で 1 -* という高い値を 含む文書の除去手法の導入等が挙げられる。また、反復回数 $ 回達成した。トピック法と提案手法の 2 値で大きな差が出たが、と  回の間で大きくクラスタが変化してしまうため、これらの中る。このほか、語」に高い重みを与えることが難しいためと思われる。提案手

日本データベース学会論文誌  
年月      

一般論文
文献

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$$" 4 . B 6 ' /    )   / 味を持つ。
雅紀
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     L     ;  L   池田
11年東京大学卒。1$1 年東京大学大学院修士課程修了。
        3 (J!& 小野 真吾   1111& 年東京大学卒。11# 年東京大学大学院博士課程修了。現
$"  .  + 5  + )    /  在、ヤフー株式会社勤務。
/              8 佐藤 一誠   
8             3 11, 年早稲田大学卒。11- 年東京大学大学院修士課程修了。現在、同大学院博士課程在学中。
11裕志     
$!" ) . / .  )   K )   中川$#(*
年東京大学卒。$#-1 年東京大学大学院博士課程修了。$###
E    8   8     年まで横浜国立大学。現在、東京大学情報基盤センター教授。機       3 械学習、自然言語処理に興味を持つ。
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